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公开(公告)号：CN113724233A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111025606.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于融合数据生成和迁移学习技术的变电设备外观图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了变电设备外观缺陷检测识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：变电设备外观缺陷图像的获取；变电设备外观缺陷图像的再生成；变电设备外观缺陷检测模型的构建；变电设备外观缺陷检测模型的训练；待检测变电设备图像的获取；待检测变电设备图像缺陷问题的检测。本发明提高了变电设备外观图像缺陷检测的速度和准确率。
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公开(公告)号：CN113707176A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111026413.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得。本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
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公开(公告)号：CN113724233B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202111025606.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于融合数据生成和迁移学习技术的变电设备外观图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了变电设备外观缺陷检测识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：变电设备外观缺陷图像的获取；变电设备外观缺陷图像的再生成；变电设备外观缺陷检测模型的构建；变电设备外观缺陷检测模型的训练；待检测变电设备图像的获取；待检测变电设备图像缺陷问题的检测。本发明提高了变电设备外观图像缺陷检测的速度和准确率。
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公开(公告)号：CN113707176B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111026413.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得。本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
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公开(公告)号：CN119251515B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种害虫识别方法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119399766A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411822758.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，本发明涉及图像数据处理技术领域。该基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，通过将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，并建立害虫检测大模型，将标注的图像数据引入至害虫检测大模型进行训练并优化模型参数，以此不仅开发高精度害虫检测大模型，提高识别的效率和精准度，而且为害虫识别算法提供丰富的训练资源，使得害虫图像标注的操作效果更好。
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公开(公告)号：CN119251515A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种应用于害虫识别领域的视觉和知识多模态大模型算法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
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公开(公告)号：CN118769100A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411281147.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司肥东县供电公司 , 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
IPC: B24B27/033 , B24B47/00
Abstract: 本发明公开了一种小电缆管道通管机器人，涉及通管机器人的技术领域，包括行走机构，设置在行走机构上的空心圆座；与空心圆座相对转动连接的转动盘；多个打磨单元，其呈圆周阵列地设置在空心圆座上，每个打磨单元包括滑套、弧形的打磨条、与打磨条固定连接的导向杆，滑套沿空心圆座的周向滑动连接在空心圆座上，滑套沿空心圆座的径向滑动连接在导向杆上；该一种小电缆管道通管机器人，驱动机构的旋转输出端通过螺杆可以驱使转动盘相对空心圆座转动，转动盘旋转的动力通过各滑杆传递给对应的打磨条，从而使得各打磨条具有一个旋转的动力，便于对管道内壁上的尖锐的碎屑进行打磨，从而达到对新建管道内壁进行清理的效果。
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公开(公告)号：CN117975312B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410361601.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了用于松材线虫病识别的无人机拍摄图像处理系统，包括无人机采集端、图像处理系统和疫木识别模块，本发明涉及图像处理技术领域。该用于松材线虫病识别的无人机拍摄图像处理系统，通过设置有图像处理系统，利用图像处理模块完成对图像数据的接收，并通过对图像灰度处理后进行图像中不同类别的信息进行分割操作，且对分割后的类别进行标记，以此对图像完成精准的处理后，通过该数据集训练一个模型，并通过对模型的训练、优化操作形成一个应用于实际的模型，不仅有效的避免了图像中相近相似灰度特征的干扰，而且训练后的模型能够更好的对其他区域的林木进行识别操作。
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公开(公告)号：CN116863316A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310770788.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及足迹分析领域，尤其涉及一种基于压力信息的足迹跨模态检索方法，包括：现场采集成趟油墨捺印足迹图像，并根据足迹压力将成趟油墨捺印足迹图像转换为足迹数据集；根据足迹数据集中的每个像素点的灰度级进行彩色转换，得到彩色图像；采用深度卷积神经网络提取彩色图像的全局特征和局部特征，并对全局特征和局部特征进行动态调整；将调整后的全局特征和局部特征融合，实现多层次的特征检索。本发明采用全局特征和局部特征相结合的方式，并且使用注意力机制进行动态调整，针对含有大量细节信息的足迹图像进行识别和搜索时，能够更加准确地识别和检索足迹的真实身份信息。
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